本研究提出了一种名为“量化提示”(P4Q)的方法,旨在减少大规模视觉语言模型对训练样本和计算资源的需求。P4Q通过轻量架构和对比损失监督,提升了低比特量化模型的识别性能,缩小了图像和文本特征之间的差距。实验结果显示,P4Q性能优于现有技术,具有实际应用潜力。
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